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【智能优化算法-差分进化算法】自适应引导的FDB-AGDE算法（结合适应度、距离与平衡）及MATLAB代码.zip

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简介：
本资源提供了一种新颖的差分进化算法——FDB-AGDE，融合了适应度值、个体间距离和种群多样性因素。配套有详细注释的MATLAB实现代码，便于研究者学习与应用。 版本：MATLAB 2014/2019a 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多种领域的Matlab仿真。 内容：标题所示，对于介绍的具体细节可以查看主页搜索博客中的相关文章。 适合人群：本科和硕士等教研学习使用。 博主简介：热爱科研的MATLAB仿真开发者，注重修心和技术同步精进。如果有合作意向，请私信联系。

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  • 【智能优化算法-差分进化算法】自适应引导的FDB-AGDE算法（结合适应度、距离与平衡）及MATLAB代码.zip
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    本资源提供了一种新颖的差分进化算法——FDB-AGDE，融合了适应度值、个体间距离和种群多样性因素。配套有详细注释的MATLAB实现代码，便于研究者学习与应用。 版本：MATLAB 2014/2019a 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多种领域的Matlab仿真。 内容：标题所示，对于介绍的具体细节可以查看主页搜索博客中的相关文章。 适合人群：本科和硕士等教研学习使用。 博主简介：热爱科研的MATLAB仿真开发者，注重修心和技术同步精进。如果有合作意向，请私信联系。
     
  • 基于适应度-距离-平衡的自适应引导差分进化(FDB-AGDE)算法-MATLAB实现
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    本研究提出了一种改进的差分进化算法——FDB-AGDE，结合了适应度、距离和多样性指标，旨在提升优化效率。文中详细介绍了该算法的设计原理及其在MATLAB平台上的实现方法。 用于全局优化和现实世界工程问题的基于适应度-距离-平衡的自适应引导差分进化 (FDB-AGDE) 算法。
     
  • 差分进化算法的自适应代码
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    本项目旨在开发一种基于差分进化算法的自适应代码系统，通过动态调整参数提升优化效率和精度。 该代码是对DE（差分进化）算法的改进版本，采用了参数编码到个体中的方法，并实现了自适应调整控制参数的功能。关于具体的算法细节，请参考文献：Brest J. G., Greiner S., Boskovic B., et al. Self-adapting control parameters in differential evolution: A comparative study on numerical benchmark problems, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2006, 10(6): 646-657。
     
  • SaDE 自适应差分进化算法源码.rar
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    该资源为SaDE自适应差分进化算法的源代码压缩包。SaDE是一种高效的优化算法，适用于解决复杂优化问题，具有广泛的应用前景。 提供了自适应差分进化算法的代码，并包含测试函数集。 参考文献：A. K. Qin, V. L. Huang, and P. N. Suganthan，“Differential evolution algorithm with strategy adaptation for global numerical optimization,” IEEE Trans Evolut Comput., vol 13, no 2, pp 398–417, Apr 2009. 注意：我们从作者处获得了MATLAB源代码，并对代码进行了一些小的修改，以解决25个基准测试函数的问题。然而，主要部分未作更改。
     
  • 先进的参数自适应差分进化算法
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    本研究提出了一种先进的参数自适应差分进化算法，通过动态调整算法参数以提高搜索效率和全局寻优能力，适用于解决复杂优化问题。 在CEC2017会议上发布的单目标实参数优化特别会话部分中，一种差分进化算法的性能排名全球第二。
     
  • 【智能优化算法】利用自适应引力搜索算法解决单目标问题及MATLAB代码.zip
    优质
    本资源提供了一种基于自适应调整机制的引力搜索算法，用于高效求解单目标优化问题，并附有详细MATLAB实现代码。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理以及路径规划等多种领域的Matlab仿真。
     
  • FDB-SDO 优化算法的 MATLAB 代码.zip
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    本资源包含一种名为FDB-SDO的优化算法的MATLAB实现代码。该算法旨在提高复杂工程问题中的参数优化效率与精度，适用于科研人员和工程师进行仿真分析和实验研究。 版本：MATLAB 2019a 领域：基础教程 内容：FDB-SDO优化算法的MATLAB代码 适合人群：本科、硕士等教研学习使用
     
  • 基于Matlab的SaDE算法实现（自适应差分进化）
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    本研究利用MATLAB平台实现了SaDE算法，这是一种改进型差分进化算法，通过自适应策略优化参数设置，提升了复杂问题求解效率和精度。 实现了自适应差分进化（SaDE）算法，该算法中的参数(CR,F)由种群自适应生成，并提供了灵活的适宜度函数接口以解决复杂的优化问题。
     
  • Matlab中的HSDE算法：结合自适应突变策略和参数的差分进化算法用于单目标优化
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    本研究提出了一种改进的差分进化算法——HSDE，它融合了自适应突变策略与动态参数调整机制，特别适用于解决单目标优化问题。 这段代码涉及自适应突变策略与参数的差分进化算法（HSDE），该算法于2016年提出，在测试单目标性能方面表现优异。相关文献为《A new differential evolution algorithm with a hybrid mutation operator and self-adapting control parameters for global optimization problems》。